Tables of contents

Wydanie trzecie „Wstęp do ekonometrii i badań operacyjnych …” w formie dwóch oddzielnych książek jest już w sprzedaży.

Książka pierwsza „Formułowanie modeli ekonometrycznych na potrzeby zarządzania” składa się z dwóch tomów:

1. Środowiska programowe statystyki opisowej (Opole 2014), stron 214.

2. Zagadnienia ekonometrii (Opole 2015), strony: 215 do 665.

Stanowi ona znaczne rozszerzenie problematyki statystyki oraz modelowania ekonometrycznego w szczególności do prognozowania jak też formułowania funkcji celu problemu decyzyjnego.

Druga książka „Metody optymalizacji w zarządzaniu” (Opole 2014), autorstwa M. Duczmala jest formą przewodnika po komputerowych zastosowaniach metod optymalizacyjnych.

Z innych moich książek wydanych przez Instytut Ślaski w Opolu polecam:

1. Metoda badania przyczynowo-skutkowego związków miedzy cechami statystycznymi, Opole 2013.

2. Modele ekonometryczne PKB obiektów struktury terytorialnej, Opole 2013.

Wstęp do ekonometrii i badań operacyjnych – zawartość przewidywanego wydania trzeciego

W związku z dużym internetowym zainteresowaniem książką „Wstęp do ekonometrii i badań operacyjnych …” a w szczególności jej zawartością podaję główne punkty jej spisu treści, ale już dla przewidywanego (mam nadzieję) wydania trzeciego rozszerzonego. Nadmieniam, że obecne wydanie drugie rozszerzone książki nie różni się wiele od wymienionego trzeciego i ma charakter podręcznika akademickiego.

Obejmuje obszar przedmiotów: statystyka opisowa, ekonometria, prognozowanie i badania operacyjne. Całość stanowi zbiór przykładów z realizacją programami komputerowymi. Podręcznik zawiera pytania i zadania. Dystrybucja:  biblioteka@poczta.wszia.opole.pl. Przyjemnego studiowania i pomyślnego wyniku na zaliczeniu przedmiotów,  której dotyczy wymieniona książka.

Część 1 Wybrane modele ekonometryczne

1.1.  Wprowadzenie
1.1.1.  Pojęcia „ekonometria” i „model ekonometryczny”
1.1.2.  Struktura modelu ekonometrycznego
1.1.3.  Kryteria klasyfikacji modeli ekonometrycznych
1.1.4.  Etapy budowy modelu ekonometrycznego
1.1.5.  Testy dla oceny dopasowania modelu do danych empirycznych
1.1.6.  Podstawowe testy statystyczne do sprawdzania własności odchyleń losowych
1.2.  Oprogramowanie mikrokomputera dla ekonometrii
1.2.1.  Uwagi wstępne
1.2.2.  Programy komputerowe (GRETL, Eviews, WinQSB, Excel)
1.2.3.  Informacja o innych programach
1.3.  Miary rozkładu jednej zmiennej (przykłady w Excel-u)
1.3.1.  Przedziały obserwacji
1.3.2.  Miary przeciętne (położenia)
1.3.3.  Miary rozproszenia (zmienności)
1.3.4.  Miary asymetrii (skośności)
1.4.  Rozkład wielu zmiennych
1.4.1.  Sposób zapisu
1.4.2.   Normalizacja
1.4.2.1.  Standaryzacja
1.4.2.2.  Unitaryzacja
1.4.2.3.  Odległość
1.5.  Regresja i transformacja liniowa
1.5.1.  Idea metody najmniejszych kwadratów
1.5.2.  Określenie regresji względem jednej zmiennej
1.5.4.  Określenia wielkości statystycznych
1.5.7.  Funkcje trendu (liniowy, pełzający, potęgowy, wykładniczy, logarytmiczny, hiperboliczny, logistyczny)
1.6.  Wybór kombinacji zmiennych objaśniających
1.6.1.  Uwagi wstępne
1.6.2.  Metoda wskaźników wektora zmiennych objaśniających
1.6.3.  Bazowanie na mierze błędów ex ante
1.6.4.  Analiza korelacji
1.6.5.  Metoda pojemności nośników informacji
1.6.6.  Metoda grafowa i inne
1.6.7.  Testy porównywania modeli
1.6.8.  Metoda regresji krokowej oraz minimalizacji resztowej sumy kwadratów
1.6.9.   Metoda Hellwiga
1.6.10. Określenie zmiennych objaśniających z zastosowaniem Excela
1.6.11. Wybór zmiennych dla modelu regresji z 4-ma zmiennymi objaśniającymi (przykład w Excelu)
1.7.  Zastosowanie programów Excel oraz GRETL do weryfikacji modeli ekonometrycznych
1.7.1.  Modele jednorównaniowe
1.7.2.  Zastosowanie funkcji Excela
1.7.3.  Dalsze badania modelu ekonometrycznego (w Excelu)
1.7.4.  Zastosowanie programu GRETL
1.8.   Zależność między jedną zmienną objaśnianą a wieloma zmiennymi objaśniającymi
1.8.1.  Dobór modelu regresji  poprzez obserwację wykresów korelacyjnych
1.8.2.  Mierniki dopasowania modelu
1.9.  Zagadnienie modeli wielorównaniowych z zastosowaniem programu GRETL
1.9.1.  Model wielorównaniowy
1.9.2.  Model prosty
1.9.3.  Model rekurencyjny
1.9.4.  Przykład modelu rekurencyjnego
1.9.5.  Model o równaniach łącznie współzależnych
1.9.6.  Przykład zastosowania podwójnej metody najmniejszych kwadratów (2MNK) w Excelu
1.9.7.  Przykład zastosowania 2MNK w GRETL
1.10.  Modele dla stacjonarnych szeregów czasowych
1.10.1. Badanie stacjonarności przy określonych warunkach
1.10.2.  Zbadanie rzędu p autoregresji
1.10.3. Badanie rzędu średniej ruchomej

1.11.  Modele dla zmiennych dychotomicznych
1.11.1.  Idea uogólnionej metody najmniejszych kwadratów
1.11.2.  Liniowy model prawdopodobieństwa (LPM)
1.11.3.  Model logitowy (logit)
1.11.4.  Model probitowy (probit)
1.11.5.  Zastosowanie programu Excel do modelowania zmiennych dychotomicznych
1.12. Zastosowania modelu regresji oraz modeli opartych o szeregi czasowe w prognozowaniu (użycie Excela)
1.12.1.  Błąd prognozy ex ante oraz badanie aktualności modelu
1.12.4.  Budowa i weryfikacja modelu regresji
1.12.5.  Przykłady różne dla kilku zmiennych objaśniających
1.12.6.  Przykłady na zastosowanie testów porównywania modeli
1.12.9.  Modele oparte o szeregi czasowe
1.12.9.1.  Modele prostych średnich ruchomych
1.12.9.2.  Modele ważonych średnich ruchomych
1.12.9.3.  Model prostego wyrównywania wykładniczego
1.12.9.4.  Model adaptacyjny wyrównywania wykładniczego
1.12.9.5.  Modele podwójnych średnich ruchomych
1.12.9.6.  Model Browna
1.12.10. Klasyczny model autoregresyjny (zastosowanie programu WinQSB)
1.13.  Wyrównywanie trendu z zastosowaniem modelu Holta-Wintersa
1.13.1. Wprowadzenie składowej sezonowej do modelu Holta-Wintersa (użycie Excela)
1.13.2. Przykłady doboru najlepszych parametrów modelu (zastosowanie  modułu FC programu WinQSB)
1.13.2.1.  Podwójne wyrównywanie wykładnicze z trendem
1.13.2.2.  Model Holta-Wintersa z sezonowością multiplikatywną
1.14.  Model trendu, sezonowości i autoregresji (przykład w GRETL)
1.14.1.  Wielomianowe modele trendu
1.14.2.  Model Kleina ze zmiennymi sezonowymi
1.14.4.  Przykład modelu autoregresyjnego
1.15. Estymacja parametrów modelu w programie GRETL
1.15.1. Wstęp
1.15.2. Zorganizowanie bazy danych empirycznych
1.15.3. Sformatowanie plików wejściowych
1.15.4. Określenie modelu ekonometrycznego
1.16. Platforma programu R
1.16.1. Instalowanie i uruchomienie R
1.16.2. Informacje charakterystyczne
1.16.3. Okna inicjujące pracę w środowisku R
1.17. Dane i prezentacja graficzna
1.17.1. Estymacja jądrowa
1.17.2. Wykresy funkcji matematycznych
1.18. Wykresy podstawowych rozkładów
1.18.1. Wprowadzenie teoretyczne
1.18.1.1. Rozkład jednostajny w przedziale (a, b).
1.18.1.2. Rozkład wykładniczy (z parametrem λ)
1.18.1.3. Rozkład normalny
1.18.1.4. Rozkład t-Studenta
1.18.2. Wygenerowanie programów w R
1.18.2.1. Funkcja gęstości i dystrybuanta standardowego rozkładu normalnego
1.18.2.2. Generowanie obszaru wykresów
1.18.2.3. Rozkład gęstości dwóch zmiennych
1.19. Dane statystyczne województw dla potrzeb modelowania ekonometrycznego
1.20. Budowa i weryfikacja modelu ekonometrycznego w programie R
1.20.1. Wstęp
1.20.2. Budowa modelu ekonometrycznego w GRETL
1.20.3. Przygotowanie do realizacji w programie R
1.20.4. Weryfikacja podstawowa modelu końcowego

1.21. Podejście do mierzenia innowacyjności
1.21.1. Wprowadzenie
1.21.2. Wskaźniki rozwoju i innowacyjności
1.21.3. Praktycznie stosowane rodzaje wskaźników innowacyjności

Część 2  Elementy badań operacyjnych

2.1.  Zastosowanie programu WinQSB  oraz rozszerzenia Excel-Solver
2.1.1.  O pakiecie WinQSB w zakresie badań operacyjnych
2.1.2.  Rozszerzenie arkusza kalkulacyjnego Excel-Solver

2.2.  Analiza procesów decyzyjnych
2.2.1.  Drzewo celów
2.2.2. Drzewo decyzyjne jako narzędzie do podejmowania decyzji w warunkach niepewności
2.2.3.  Przedstawienie sytuacji decyzyjnej za pomocą macierzy
2.2.4.  Reguły decyzyjne, gdy nieznane jest prawdopodobieństwo
2.2.5.  Bilans przepływów input-output

2.3.  Rozwiązywanie programów liniowych
2.3.1.  Idea algorytmu simpleks
2.3.2.  Formułowanie zadań decyzyjnych
2.3.3.  Zastosowanie modułu (LP) pakietu WinQSB
2.3.4.  Metoda geometryczna rozwiązywania zadań programowania liniowego
2.3.5. Zastosowanie dodatku Excel-Solver do rozwiązywania zadania decyzyjnego

2.4.  Algorytm simpleks – sposób wg elementu rozwiązującego

2.5.  Algorytm simpleks – zastosowanie rachunku macierzowego

2.6.  Sztuczna baza danych

2.7.  Analiza wrażliwości

2.8.  Zadanie dualne

2.9.  Zagadnienie nieliniowe
2.9.1.  Metoda mnożników Lagrange’a
2.9.2.  Wprowadzenie zmiennych nieistotnych

2.10.  Metody rozwiązywania zagadnień transportowych
2.10.1. Zamknięte zagadnienie transportowe (ZZT) – zastosowanie WinQSB
2.10.2. Przykład zagadnienia transportowego rozwiązanego w dodatku Solver
2.10.3. Otwarte zagadnienie transportowe – OZT
2.10.3. Zamknięte zagadnienie transportowe – o nie bilansujących się ilościach w klatkach zerowych

2.11.  Zastosowanie WinQSB do programowania dynamicznego
2.11.1.  Problem wyboru najkrótszej trasy (komiwojażera)
2.11.2.  Problem załadunku
2.11.3.  Problem zarządzania produkcją i zapasami

2.12.  Analiza przedsięwzięć
2.12.1. Metoda ścieżki krytycznej CPM
2.12.2.  Wersja kosztowa CPM
2.12.3.  Zadanie programowania liniowego według metody simpleks
2.12.4.  Metoda PERT
2.12.5.  Budowa sieci zależności programem Project
2.12.6.  Zadania różne

2.13. Wielokryterialny ranking obiektów
2.13.1. Zastosowane wzory i oznaczenia
2.13.2. Baza danych statystycznych
2.13.3. Unormowanie zmiennych
2.13.4. Obliczenie wartości zmiennych syntetycznych

2.14. Określenie efektywności obiektów
2.14.1. Wstęp
2.14.2. Dwuetapowa korekta efektywności początkowej

2.15. Wybór lokalizacji obiektu z zastosowaniem programu Expert Choice
2.15.1. Wprowadzenie
2.15.2. Przykładowa struktura modelu
2.15.3. Ocena liczbowa kryteriów i wariantów
2.15.4. Synteza ocen

2.16. Programowanie wielokryterialne z zastosowaniem WinQSB
2.16.1 Wstęp
2.16.2. Zagadnienie optymalizacji dwukryterialnej
2.16.3. Programowanie wielokryterialne z priorytetem celów wspomagane metodą graficzną
2.16.4. Programowanie wielokryterialne z priorytetem – zastosowanie algorytmu simpleks w WinQSB

Aneks: wyrażenia Excela, zastosowane wzory (z podaniem podrozdziałów), tablice statystyczne